京东AI Agent开发工程师

1. 负责CatPaw SDK/CLI能力建设，设计并实现Skill/Plugin体系，持续提升开发者体验。 2. 基于OpenClaw构建CatClaw集群，负责多智能体运行时、路由调度、会话管理及记忆系统的设计与开发。 3. 主导AI编排层开发，包括多模型调度、Prompt工程、Function Calling及上下文管理机制。 4. 推动IM/社交/办公等多端渠道的场景接入，支持浏览器自动化能力集成。 5. 构建安全隔离体系，实现多租户权限控制与数据沙箱机制，保障系统安全性与稳定性。

AI Agent 开发工程师 职位描述 负责 AI Agent 核心能力的设计与研发，包括任务规划（Planning）、工具调用（Tool Use）、记忆管理（Memory）、多轮对话管理等模块； 设计并实现 Multi-Agent 协作架构，包括子 Agent 路由、任务拆解与分配、Agent 间通信协议、结果聚合与冲突消解； 搭建 Agent 评测体系，设计评测数据集与评测维度（准确性、工具调用正确率、任务完成率），建设 A/B 评测流水线，持续优化 Agent 效果； 参与 Agent Harness 框架建设，包括 Agent 执行的编排调度、错误处理与重试机制、降级策略、可观测性（日志、Tracing、Token 用量、延迟监控）； 基于主流 Agent 框架开发可复用的 Agent Skill（技能包），制定 Skill 开发规范，推动 Agent 能力模块化； 参与知识库与检索系统的建设与优化：知识抽取、文档解析、混合检索、重排序等，构建领域知识库和语义索引系统； 使用 AI Coding 工具（Cursor/Claude Code/Codex）进行日常研发，实践 Vibe Coding 范式，持续提升研发效能。

1. 参与 AI Agent 服务层的整体架构设计与落地，建设智能数据高效流转，包括数据接入、清洗、标注、元数据与血缘增强、数据治理、数据安全。 2. 面向大模型与Agent，设计并实现核心服务层组件，负责Agent场景的效果优化，深入研究LLM后训练相关技术，包括CPT/SFT/RLHF/RLVR等，提高算法准确率和效率。 3. 构建可复用的 Agent 框架与组件库（记忆模块、工具箱、调度器等），实现不同任务的快速拼接、部署与生产落地。 4. 跟踪LLM领域的最新研究成果，用以持续提升算法应用效果，研究方向包括但不限于强化学习中的奖励模型的优化和创新，AgentRL，可验证奖励的构建和扩充。 5. 关注前沿 AI 技术在 Agent 场景的落地可用性，推动试点、验证与落地。

部门介绍：我们是市场与平台运营中心，作为京东科技的核心力量之一，在金融业务的市场拓展、平台运营与生态建设中发挥关键作用。我们以“体验与效率的价值共生”为核心理念，聚焦C端用户，推动产品体验与技术能力的深度融合，实现商业价值与用户体验的共赢。我们通过数据驱动决策、营销创新实践与平台精细化运营，持续优化关键金融场景（如现金贷、财富管理、大支付、保险等）的用户体验；依托京东金融APP、白条频道页、我的钱包页等核心入口，我们构建起连接用户与金融服务的高效桥梁。我们汇聚产品、运营、量化、研发等多职能人才，以协同创新为引擎，推动业务的可持续增长与长期价值创造。我们不仅追求短期目标的达成，更致力于构建一个用户信赖、商业健康、技术领先的金融科技生态。 1. 参与 AI Agent 服务层的整体架构设计与落地，建设智能数据高效流转，包括数据接入、清洗、标注、元数据与血缘增强、数据治理、数据安全； 2. 面向大模型与Agent，设计并实现核心服务层组件，负责Agent场景的效果优化，深入研究LLM后训练相关技术，包括CPT/SFT/RLHF/RLVR等，提高算法准确率和效率； 3. 构建可复用的 Agent 框架与组件库（记忆模块、工具箱、调度器等），实现不同任务的快速拼接、部署与生产落地； 4. 跟踪LLM领域的最新研究成果，用以持续提升算法应用效果，研究方向包括但不限于强化学习中的奖励模型的优化和创新，AgentRL，可验证奖励的构建和扩充； 5. 关注前沿 AI 技术在 Agent 场景的落地可用性，推动试点、验证与落地。